基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究

郭向荣; 饶新益; 胡琳欣; 纪纯妹; 薛飞

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2024.10.013

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基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究

运营与维护 | 更新时间：2026-04-20

- 基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究
- 基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究
- 电信工程技术与标准化 2024年37卷第10期页码：30-34+45
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司
  2. 中国移动通信集团广东有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2024.10.013
  中图分类号： TN918;TP18
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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郭向荣, 饶新益, 胡琳欣, 等. 基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2024,37(10):30-34+45.

郭向荣, 饶新益, 胡琳欣, et al. 基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究[J]. 2024, 37(10): 30-34+45.
郭向荣, 饶新益, 胡琳欣, 等. 基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2024,37(10):30-34+45. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2024.10.013.

郭向荣, 饶新益, 胡琳欣, et al. 基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法研究[J]. 2024, 37(10): 30-34+45. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2024.10.013.

摘要

传统的诈骗识别方法难以区分诈骗电话和营销电话，导致大量营销电话被误判为诈骗电话，降低了打击诈骗精准性。本文提出了一种基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法。该方法通过对大量异常呼叫样本数据进行处理，提取出商业性营销呼叫和诈骗呼叫在不同场景下的呼叫特征参数，并利用集成学习技术对这些样本数据和特征参数进行训练和建模。实验结果表明，该方法能够快速、准确地判断出诈骗电话，从而实现对诈骗电话的限制和有效打击。

Abstract

关键词

Keywords

references

方匡南,吴见彬,朱建平,谢邦昌.随机森林方法研究综述[J].统计与信息论坛,2011(03).

于玲,吴铁军.集成学习:Boosting算法综述[J].模式识别与人工智能,2004(01).

Tianqi Chen,Carlos Guestrin.XGBoost: A Scalable Tree Boosting System.[J].CoRR,2016.

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